cs本质是一个短ttk游戏，人头交换很多在一瞬间就发生，且不说拿大样本平均值当尚方宝剑去要求一切个体都按平均值去发生到底能有多大偏差；
他把每一个人头交换都按胜率表去分解，去“具体计算”，这里面已经犯了一种形而上学的错误，以极其细微的慢动作认为场面是按照他预想的一个状态一个状态进行的，但是很多时候其实是在选手没反应过来的时候快速跳到某些状态，以及很关键一点是一些局面的信息差异。nero真玩游戏的话，送它去遗迹中路大乱斗几把才能明白人头交换到底有多快，比如说中路大乱斗三五秒内瞬间掉4个然后继续沉默控图，实际上是5v5无痛进入3v3，虽然时间轴上确实经过55，54，44，43，33五个环节，但是中间极快的换人环节实际上并不会在游戏内产生显著影响——我猜测大概率nero统计胜率的时候肯定也没把这种瞬间跳过的人数比环节算进去——但是他的算法估计把这种东西算进去了。以及残局这一块，楼上有人说了你要是打1v3斩杀两个被最后一个补了，nice try失败居然还要掉rs大份，也是一样的逻辑错误。场面从1v3掉入1v1中间你肯定牺牲了信息和血量，即使从“大数据”看，你这个1v1大概率也是劣势局面，用一个没有其他内核的平均数去要求一个劣势局面本来就有大量偏颇；另一种情况，也许对面抱团对你补枪，硬生生打死俩但是来不及连杀三个，本质还是一个1v3，中间没有你反应过来再切入1v1的时间，但是计算人头的时候还是机械死板地按顺序去算，必然要闹笑话了

首先好贴先顶
其次有一个情况想讨论一下：例子是载物EWC季军赛图二火车的偷包残局
在这回合中，载物通过偷包完成了一个1V4残局的获胜，但是这个残局获胜是没有KD和ADR的增长的。
也就导致这个回合在Rating 2.1和Rating 3.0的评价体系可能大相径庭。
在3.0的体系中，我们假设这个1v4拆包的胜率大概在5%左右，而载物完成残局时获得了+95%的RS，而又由于本场比赛的回合数较少，仅为16回合，平摊到每个回合中大概带来了+6%的RS提升。
对这个情况有两个疑问：
1.单回合的RS暴涨是否该对整局游戏的RS有如此大的影响，毕竟在13分获胜的比赛中，一个回合胜利的实际影响不该覆盖正常比赛
2.RS的出现是否使得单回合的Rating上限增高了，由于单回合的Rating下限为0，基准值为1，而在RS的加持下上限已经能够超出2很多，导致在总样本数较少的情况下，单局的极值干扰使得数据失真
本质上的问题是 Rating3.0在出现和处理单局极值的能力是否比2.1差，导致出现违反eye test的情况

好贴

所以是不是这样看起来
大枪打小枪，交换成3v3对面赌点
突破手无爆弹强探点冲进去1打3，打1.9个被一换一
送队友无伤进空的包点
是不是属于实际贡献很高，但是RS会被扣完的那种

最变态的难道不是rain的数据表明整回合游戏只要你不死，即使你啥也不干，赢了就是1.2rt吗？这也太抽象了

另外，我感觉RS有点过拟合了，对于噪音的识别性太差。
严重怀疑hltv收集到的数据样本不足以支撑这个模型，Rs的泛化性太差了。hltv说的2025年rating3.0变动最多的是0.05，但是在2024年，3.0和2.1的数据变动要大多了。

好贴当顶

再仔细思考一下，hltv有把保枪的情况从残局样本里面剔除出去么？
从Rs里直接简单粗暴的把保枪等同于死亡来说，很可能没有。
这样造成的情况是，人数劣势残局的实际上胜率要超过统计上的胜率。
这也可能导致最后计算出来的残局对于Rs的贡献过高。

我是觉得rating本身就不该承载太多信息，现在恨不得是把局内所有影响因素全加进去，但很多不同场景又无法用数据来区分只能一刀切
正确做法应该是rating主要还是围绕kd adr 首杀这类比较直观明确的数据来设计，然后针对一些数据不容易体现的角度，再额外加一些针对的指标来辅助判断一个选手的水平，例如长枪局表现、主防回合表现、残局表现等等，现在想一口吃个胖子，那早晚把自己撑死

给我的感觉就是你长枪局杀3剩2不如强起局沙鹰蹦一个

好帅的数据贴

数据贴